公开(公告)号：CN117994554A

公开(公告)日：2024-05-07

申请号：CN202211350484.3

申请日：2022-10-31

Applicant: 华为云计算技术有限公司

Inventor： 杜泽伟 ,  廖宁 ,  张晓鹏 ,  田奇

IPC: G06V10/764

Abstract: 本申请提供一种识别方法、装置及相关设备，该方法包括：计算设备将待识别图像输入多个训练好的识别模型，其中，每个训练好的识别模型包括图像语言预训练模型和包括多个提示词的提示模板，各个训练好的识别模型的提示模板各不相同；计算设备基于多个训练好的识别模型确定待识别图像属于各个类别的概率，其中，第i个训练好的识别模型输出待识别图像属于第i个训练好的识别模型对应的多个类别的概率；最后根据待识别图像属于各个类别的概率，确定待识别图像的类别。通过将数据集进行分组，并通过视觉语言预训练模型和提示模板相结合的方式，训练用于未知类检测的模型，能够提高模型对闭集之外的未知类的检测精度，提高模型分类精度。

公开(公告)号：CN118628784A

公开(公告)日：2024-09-10

申请号：CN202310671260.0

申请日：2023-06-07

Applicant: 华为云计算技术有限公司

Inventor： 赵培森 ,  张晓鹏 ,  廖宁 ,  田奇

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/10

Abstract: 本申请提供了一种图像分类模型的训练方法、图像分类方法及相关装置。其中，上述图像分类模型的训练方法可以应用于训练装置。训练装置获取训练数据集，训练数据集包括多张训练图像。然后，训练装置为每张训练图像拼接提示向量和预训练模型的掩码向量，得到每张训练图像对应的目标输入向量，此处的预训练模型是通过掩码向量训练得到。之后，训练装置基于该预训练模型和每张训练图像对应的目标输入向量对上述提示向量进行优化，得到图像分类模型，该图像分类模型的参数包括预训练模型的参数(例如，掩码向量)和已优化的提示向量，该图像分类模型用于执行图像分类任务。通过上述方法可以提高图像分类模型的训练效率，降低图像分类模型的训练成本。